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零售业分析模型,新零售业SWOT分析

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【零售业分析模型,新零售业SWOT分析】零售业如何进行理财零售业精细理财中国加入w to后将面临更大的发展和冲击 ， 零售业真正的竞争时代即将到来 。零售业的发展规律，零售组织的分类虽然零售组织的概念和零售商相似，但还是有一些区别，各个行业都在研究大数据对自己行业的改造，作为一个精益零售研究者，我也会分析零售业的大数据成分 。
1、单店获利 模型设计是怎样的?单店利润模型的设计是指单店为其选择的顾客创造价值，同时获得回报的方式 。即设计单店每种单一商品或服务的边际利润和各种盈利模式的组合 。单位边际利润某种商品或服务的单位售价和某种商品或服务的单位可变成本，即:mpv 。其中 ， 所谓可变成本是指那些随着销售量的变化(受客流影响)而变化的成本 ， 如原材料成本、商品销售成本和销售佣金等等 。
比如中国服装零售业的边际利润一般是零售价的50%~60% 。餐饮业的边际利润一般是零售价的50%~90% 。一些服务行业的边际利润会高一些，比如美容行业、培训咨询行业、酒店行业、快递行业、房产中介等 。由于每种商品或服务的边际利润是不同的，因此需要设计合理的商品或服务组合的数量和位置，以增加整体的经营利润 。比如尚超的商品数量多 ， 洗涤类产品的边际利润一般最高，其次是自产熟食和零食 。因此，尚超将结合促销活动来吸引乘客，不仅提高了这两个类别的销售，还带来了商品的整体销售 。
2、大数据如何与 零售业结合在实战中应用大数据如何与零售业在实战1中结合？“大数据”的商业价值1 。客户群体的细分“大数据”可以细分客户群体 ， 然后针对每个群体采取独特的行动 。针对特定的客户群体进行营销和服务一直是商家的追求 。云存储中的海量数据和“大数据”的分析技术，使得实时且极具性价比地细分消费者成为可能 。2.模拟现实使用“大数据”来模拟现实，探索新需求并提高投资回报 。
博客、推特、脸书和微博等社交网络也在产生海量数据 。云计算和“大数据”分析技术使商家能够将这些数据与交易行为的数据一起实时和分析高成本效率地存储起来 。交易过程、产品使用和人类行为都可以数字化 。“大数据”技术可以将这些数据整合起来进行数据挖掘 ， 从而在某些情况下，可以用模型 simulation来判断在不同变量下(比如不同地区的促销方案不同)哪种方案的投资回报率最高 。
3、某零售企业为了降低成本,每次进货都严格采用EOQ 模型计算经济订货批量...虽然EOQ公式相对简单明了 ， 但在实际应用中还必须考虑其他因素 。最常见的问题是与各种成本调整有关的问题，这是利用特殊采购形式和单位化功能所必需的 。与EOQ延伸相关的三项调整是:运费、数量折扣和其他调整 。1.在EOQ公式中，没有考虑运输成本对订货量的影响 。

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